基于ARIMA的GDP预测模型的构建及应用

合集下载

基于ARIMA模型预测我国GDP

基于ARIMA模型预测我国GDP作者：杨绍明来源：《财讯》2018年第28期GDP是反映一国经济增长变化的综合性指标，也为国家和地区在部署战略方针和制定宏观经济政策上提供了参考和依据。

本文基于时间序列分析理论，以我国1952年至2016年国内生产总值为基础，利用Stata软件，对数据进行拟合分析，建立模型，并利用所建模型对我国未来两年的GDP做出预测。

时间序列 GDP ARIMA模型GDP是指国民生产总值，它指的是，一定时期内，一个国家地区生产活动的最终结果。

对于GDP的预测，可以更加清楚地了解到未来经济的走势和发展状态。

时间序列分析是一种动态的、用于处理数据的统计学方法。

它根据观测到的按时间排序的数据，在曲线拟合和参数估计的理论支持下，建立相关的数学模型，来预测未来的发展状况。

时间序列分析既要承认事物发展具有延续性，根据旧数据，能预测出事物的发展趋势。

也要考虑事物发展具有随机性，所有事物的发展都会受到偶然因素的影响，本文将时间序列分析法用到我国GDP预测中，建立相对应的时间序列模型，预测我国GDP未来趋势，为我国更有效地调控宏观经济和制定决策提供理论支持。

数据处理（1）平稳性检验利用ARIMA模型，对我国1952-2017年的GDP数据进行建模分析，利用得到的模型对接下来的两年我国GDP数值进行预测，将2016、2017年两年的GDP作为对照，以验证预测效果。

本文数据全部来源于国家统计局。

首先，将GDP折算为1952年的价格计价的数据，我国GDP存在明显指数上升趋势，初步判定原始序列是非平稳的。

对原始数据进行单位根验证，ADF检验显示该时间序列是单位根过程，为非平稳时间序列。

只有平稳的时间序列才可以进行分析，对数据的平稳化处理可以有两种方法进行选择：对数法和差分法。

选择一种处理方法使数据平稳化，便于对数据的进一步分析预测。

（2）平稳化处理平稳化处理为了检验模型的预测效果，本文把1952-2015年作为模型的样本期，把2016-2017年的观测值作为检测的参照对象。

基于ARIMA_GMDH的GDP预测模型

ARIMA 时间序列模型预测法计算过程非常复杂，用 EVIEWS 软件[6]对四川省 GDP 数据进行一系列处理和分析。 2.1.1 数据预处理
首先对数据平稳性进行检验，从 GDP 数据的序列图可以看出 GDP 数据不具有明显的周期变化和季节波动，是非平稳的，且呈现出指数发展趋势，可以通过取对数将指数趋势转化为线性趋势，然后再对 GDP 数据取对数后进行一阶差分。差分后如图 1 所示，可知自相关系数与偏相关系数落入置信区间并快速趋近于零，数据变得平稳。 2.2.2 模型识别
能力。目前已知的组合预测方法主要有权系数组合预测法、
拟合模型如下：
非线性组合预测法和自组织组合预测方法 [2]。但是权系数组合预测法的特点是认为参加组合预测的
Z=0.029-0.998Zt-1-0.996Zt-2-0.994Zt-3-0.913μt-4
(1)
其中 Z 为 X 的一阶差分，即 Z=△X，X=1n(GDP)，GDP 为
linear 时，此时 Coefficient Of Determination(R-squared)和 ad-
justed R-squared 值最佳。
（3）最优预测模型
YAR-GMDH=1.110YARGMDH(t-4)+3.866
(3)
2.3 基于 GMDH 的组合预测结果
GMDH 方法采用多层迭代的方法，利用 Knowledge Min-
有拖尾性，自相关系数在 k=3 和 4 时显著不为 0，所以确定 p
出现一般的回归方法中常出现的过拟合而牺牲了预测能力
的值为 2,，3 或 4。偏相关系数在 k=2，3 和 4 时显著不为 0，

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测近年来，海南省的发展迅速，经济实力不断增强。

国内生产总值（GDP）作为衡量一个地区经济发展水平的重要指标，对于了解和预测地区经济发展具有重要意义。

本文将基于ARIMA模型对海南省未来一段时间的GDP进行预测，为相关部门提供参考和决策依据。

一、ARIMA模型简介ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种时间序列预测模型，能够对时间序列数据的趋势和季节性进行拟合和预测。

ARIMA模型包括自回归（AR）项、差分（I）项和移动平均（MA）项，通过对时间序列数据进行适当的差分或平滑处理，使得序列数据满足平稳性和白噪声的要求，然后建立ARIMA模型进行预测。

二、海南省GDP数据获取与处理我们需要获取海南省历年的GDP数据，并对其进行预处理。

海南省统计局、国家统计局等机构发布的年度GDP数据是我们获取数据的主要来源。

然后，对数据进行观察和处理，确定时间序列数据的平稳性和季节性特征，确定合适的ARIMA模型参数，并进行模型拟合和预测。

三、模型参数确定与数据拟合在建立ARIMA模型时，我们首先需要确定模型的阶数。

这一过程通常通过观察时间序列的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定。

ACF可以帮助我们确定移动平均项的阶数，PACF可以帮助我们确定自回归项的阶数。

然后，我们根据确定的阶数建立ARIMA模型，并对GDP数据进行拟合。

四、模型验证与预测在完成模型拟合后，我们需要对模型进行验证，确保模型的有效性和准确性。

主要通过残差的自相关性和偏自相关性来验证模型的拟合效果。

如果残差序列存在自相关性，则说明模型还需要进一步改进。

当我们验证模型有效后，就可以通过该模型对未来的GDP进行预测。

五、结果分析与展望通过ARIMA模型对海南省未来一段时间的GDP进行预测，我们可以得到相对准确的预测结果。

这对于相关部门进行经济规划和决策具有积极的意义。

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测随着我国经济的快速发展，各省份的国内生产总值（GDP）也在不断增长。

海南省作为我国的经济特区之一，其经济增长速度更是快速。

对于政府和企业来说，对未来海南省GDP的预测是非常重要的。

本文将基于ARIMA模型，对海南省GDP进行预测和分析。

一、ARIMA模型ARIMA模型是自回归移动平均模型的英文缩写，它是一种非常常用的时间序列模型，用于对未来数据进行预测。

ARIMA模型的主要思想是将时间序列数据转化为平稳时间序列数据，然后建立模型进行预测。

ARIMA模型有三个重要参数：p（自回归阶数）、d（差分次数）、q（移动平均阶数）。

其中p表示自回归模型中所包含的滞后项个数，d表示需要进行几次差分才能使时间序列平稳，q表示移动平均模型中所包含的滞后项个数。

通过调整这三个参数，可以得到适合于特定时间序列数据的ARIMA模型。

二、海南省GDP时间序列数据为了进行ARIMA模型的建立和预测，我们首先需要获取海南省历年的GDP时间序列数据。

根据国家统计局的数据，我们获取了2000年至2020年的海南省GDP数据，具体数据如下：| 年份| GDP（亿元）|| ---- | ----------- || 2000 | 377.607 || 2001 | 439.492 || 2002 | 513.776 || 2003 | 591.78 || 2004 | 690.753 || 2005 | 836.22 || 2006 | 1060.91 || 2007 | 1315.48 || 2008 | 1668.45 || 2009 | 1967.02 || 2010 | 2053.23 || 2011 | 2277.35 || 2012 | 2523.94 || 2013 | 2837.38 || 2014 | 3163.32 || 2015 | 3701.79 || 2016 | 4046.86 || 2017 | 4462.52 || 2018 | 4832.05 || 2019 | 5411.95 || 2020 | 5723.587 |由于ARIMA模型要求时间序列数据平稳，所以我们首先需要对海南省GDP数据进行平稳性检验和差分处理。

基于ARIMA模型在新疆GDP预测中的应用

23大众商务案例分析地区生产总值是衡量地区经济发展速度和质量的重要指标，据2019全年GDP数据显示，新疆2019全年GDP为13597.11亿元，比上年增长6.2%，排名全国大陆省级地区前25名。

根据地区生产总值统一核算结果，2020年上半年，新疆地区生产总值为6412.80亿元，同比增长3.3%，有效分析和预测GDP，对经济企稳增速具有重要的现实意义。

一、ARIMA模型ARIMA模型由Box与Jenkins于20世纪70年代提出，常用于非平稳时间序列的分析和预测。

ARIMA(p,d,q)中，AR是自回归，p为自回归项数；MA为移动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分阶数。

ARIMA模型建模步骤：对GDP时间序列图进行初步观察，并作图简单判断该价格序列是否平稳；如果原始序列不平稳，则对原始时间序列取对数再进行差分，并对差分后的时间序列进行单位根检验，检验得到平稳的序列；通过AIC和SC确定模型的滞后阶数，对模型进行定阶，并对所建立的模型进行检验，根据验证其拟合优度，确定其是否可行；接着进行残差检验，确定模型是否存在自相关性；最后模型通过检验后，根据建立的模型对新疆GDP进行短期预测和分析。

二、实证分析（一）数据来源本文选取新疆1978—2019年的GDP数据为样本观测值。

数据来源于《新疆统计年鉴》。

（二）平稳性检验运用EVIWES 8.0软件，绘制出新疆GDP时序图。

显然，该序列呈指数型增长趋势，原序列为非平稳的时间序列。

（如图1所示）图1 GDP时序图为使序列平稳化，可以通过对数运算的方式来提取GDP历史数据的指数趋势，记转化后的新样本值为logGDP，再次绘制时序图。

（如图２所示）图2 logGDP时序图从图2看出，logGDP依然存在显著的线性增长趋势，要使数据变得平稳，需要对其再进行一阶差分，记差分后的新样本值为D(logGDP)，同时再次绘制新的时序图。

（如图3所示）图3 D(logGDP)时序图由图3可看出，D(logGDP)基本趋于平稳。

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测随着经济全球化的不断发展和中国改革开放政策的深入推进，海南省的经济也日益壮大。

国内生产总值（GDP）是衡量一个地区经济总量的重要指标，对于政府决策和市场预测具有重要的参考价值。

对海南省GDP进行准确的预测，具有重要的意义。

本文将基于ARIMA模型为海南省的GDP进行预测，以期为相关政策制定和经济决策提供参考。

一、海南省GDP概况海南是中国国家级历史文化名城和旅游胜地。

海南省也是中国的经济特区，拥有得天独厚的自然资源和区位优势，是中国经济开放的前沿。

近年来，海南省GDP持续增长，对中国乃至世界经济发展都具有重要的影响力。

二、ARIMA模型简介ARIMA（Auto-Regressive Integrated Moving Average）模型是一种用于分析时间序列数据并进行预测的统计模型。

它整合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三部分，可以较为准确地拟合和预测非平稳时间序列数据。

ARIMA模型的主要优点在于可以很好地处理数据的自相关性和趋势性，适用于大多数非周期性时间序列数据的预测。

三、海南省GDP数据获取与预处理我们需要收集并整理海南省的历史GDP数据，这些数据通常可以从相关政府部门、统计机构或官方网站中获取。

获取到的数据需进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等操作，以保证数据的准确性和完整性。

四、ARIMA模型的建立与参数估计在获取并预处理好数据后，我们将利用ARIMA模型进行建模。

对数据进行平稳性检验，如果发现数据不是平稳的，我们将进行差分处理，直至得到平稳时间序列数据。

接着，我们将利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）对时间序列数据进行模型识别，确定ARIMA模型的阶数。

利用最大似然估计或其他参数估计方法，估计ARIMA模型的参数。

建立好ARIMA模型后，我们需要对模型进行检验，以确保模型的有效性和可靠性。

检验通常包括残差序列的白噪声检验、模型拟合优度的检验等。

基于ARIMA模型对县域经济中GDP预测研究及其应用_以霍邱县为例

2011年第7期SHI JINGJI 经济JIAO视角一、引言对GDP 的正确预测能为政府决策者提供相关决策依据，为宏观经济的健康发展起到指导性作用。

县域作为我国最基本的行政单元，在我国经济增长与社会发展中占有重要地位。

据统计，我国全部县域单位人口总数超过了9.5亿人，约占全国总人口的73％；地方财政的一般预算收入为3000亿元，约占全国预算收入的25%；县域经济的国内生产总值约占全国国内生产总值的60%；城乡居民储蓄存款余额为47260亿元，约占全国存款总余额的40％。

此外，全社会商品零售总额、固定资产投资、实际利用外资等指标都占全国的33%左右。

可以看出，县域经济在我国经济发展中占据了相当重要的地位，在一定程度上影响与决定着我国国民经济的发展力与竞争力。

因此，对县域经济发展中GDP 指标的分析至关重要。

1970年，Box 和Jenkins 对含干扰变量的时间序列进行分析研究，并把对随机事件的横向研究和纵向研究有机地融合在一起，提出了以随机理论为基础的时间序列分析方法。

ARMA 模型全称是自回归移动平均模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型。

它又可以细分为自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型以及自回归移动平均(ARMA)模型。

ARMA 模型是对平稳序列进行拟合的模型，而求和自回归移动平均（ARIMA ）模型是差分运算与自回归移动平均（ARMA ）模型的组合。

与传统法(指数平滑法、滑动平均法、趋势预测法、趋势季节模型预测法、时间序列的分解等等)相比，ARIMA 法更能准确预测GDP 的发展趋势，尤其适合短期预测。

二、ARIMA 模型的简介求和自回归移动平均模型的结构如下，简记为ARI -MA 模型：（1）式中：，为平稳可逆ARMA （p 、q ）模型的自回归系数多项式，为平稳可逆ARMA （p 、q ）模型的移动平滑系数多项式式（1）可以简记为：（2）式中：｛εt ｝为零均值白噪声序列。

由式（2）可知，ARIMA 模型的实质就是差分运算与ARMA 模型的组合。

中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析

中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析一、选题背景近年来，中国的经济发展一直备受关注。

GDP是衡量一国经济总量的主要指标之一，而对于经济专家和政策制定者来说，了解GDP趋势对于决策非常重要。

因此，本文将采用ARIMA模型对中国的GDP进行分析并预测，目的是探讨中国经济发展的趋势以及它所受到的影响因素。

二、研究目的及意义本文通过ARIMA模型对中国GDP数据进行分析和预测，旨在深入探究中国经济发展的规律性和趋势性，为决策者提供参考和指导，同时也为学术界提供经济学研究的新角度。

三、研究内容1、ARIMA模型的概念和原理2、中国GDP数据的时间序列分析3、ARIMA模型的拟合和预测4、ARIMA误差检验和模型诊断5、ARIMA模型的稳定性分析四、ARIMA模型的概念和原理ARIMA模型是时间序列分析的一种方法，可以用来拟合和预测未来的值。

它被广泛应用于经济预测、金融分析、天气预测等领域。

ARIMA是“自回归差分移动平均模型”的缩写。

它由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。

其中，AR是指自回归，即用过去的值来预测未来的值。

MA是指移动平均，即利用过去一段时间内的误差来预测未来的误差。

I是差分，它可以消除时间序列的非平稳性，使其变得平稳，从而更易于拟合。

五、中国GDP数据的时间序列分析本文采用1978年至2019年的季度数据，并进行了ADF检验和自相关函数（ACF）以及偏自相关函数（PACF）分析。

ADF检验结果表明，原始序列是非平稳的，需要进行差分处理。

ACF和PACF分析结果指示，序列有明显的季节性和自回归效应。

六、ARIMA模型的拟合和预测本文采用建立一个ARIMA（4,1,3）模型来描述中国GDP的季度数据。

这个模型包括四个自回归项、一个差分项和三个移动平均项。

然后，我们使用该模型对未来5年的季度数据进行预测。

预测结果显示，中国GDP在未来几年内将会继续增长，并呈现出趋势性增长的特征。

GDP的ARIMA模型及程序（1）

GDP的ARIMA模型及程序（1）/** arima模型GDP 事例程序在SAS/EST 软件中有一个综合软件包—PROC ARIMA，只需输简洁的命令就可以得到包括模型识别、参数估计、相对优化模型选择、短期预测等丰富的分析结果。

实际上，一个完整的ARIMA程序由identify(模型识别)、estimate(估计)、forecast(估计)组成。

他们涵盖了平稳序列建模的每个步骤，可以联合使用，也可分开使用。

**/ ARIMA过程的语法格式如下：Proc arima data = <时间序列数据集>;Identify var = <分析变量> [ststionarity = (<检验方法> = <阶数>)] nlag = k[minic p = (0: n) q = (0: m)];Estimate [method = 参数估计方法] p = n q = m [noint];Forecast lead = u id = 时间变量out = results;Run说明：1) Identify命令输出5方面的信息：分析变量的描述性统计、样本自相关图、样本逆自相关图、样本偏自相关图和纯随机检验结果；（注意：若是var=x(s,k),则表示先对x进行s步差分，再k步差分;difk(dif(x)): dif(x)—对x一阶差分，difk（y）_对y做k步差分）如果增加可选项minic短语，则可以得到一定范围内的最优模型定阶。

如果增加可选项ststionarity短语，则可以得到单位根检验的结果。

2) Estimate命令输出5方面的信息：未知参数的估计值、拟合统计量的值、系数相关阵、残差自相关检验结果和拟合模型的具体形式；noint-是否要常数项，缺省要如果增加可选项method短语，则可以选择参数估计的方法：ML （极大似然法）、ULS（最小二乘法）、CLS（条件最小二乘法——系统默认）。

基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究

基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究一、概述随着全球经济的不断发展，GDP（国内生产总值）时间序列预测成为经济学、金融学等领域的研究热点。

准确的GDP预测对于政策制定、投资决策、市场预测等方面具有重要意义。

GDP时间序列受到多种因素的影响，如政策调整、市场需求、自然灾害等，呈现出高度的非线性和不确定性。

单一的预测方法往往难以准确捕捉GDP时间序列的复杂特征。

近年来，随着人工智能技术的发展，神经网络在时间序列预测领域展现出强大的潜力。

神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，能够自适应地学习数据的内在规律，从而实现复杂非线性系统的建模和预测。

另一方面，ARIMA（自回归移动平均模型）作为一种经典的统计预测方法，在时间序列分析中具有广泛的应用。

ARIMA模型通过拟合数据的自回归和移动平均过程，能够捕捉时间序列的线性特征。

为了克服单一预测方法的局限性，提高GDP时间序列预测的准确性，本文提出了一种基于ARIMA与神经网络集成的预测方法。

该方法将ARIMA模型和神经网络相结合，充分利用两者的优势，以实现对GDP时间序列的准确预测。

具体而言，首先利用ARIMA模型对GDP时间序列进行线性拟合，提取出线性特征将ARIMA模型的残差作为神经网络的输入，利用神经网络学习非线性特征。

通过集成ARIMA模型和神经网络的预测结果，可以综合利用线性和非线性信息，提高预测精度。

本文将对基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测方法进行详细的研究和探讨。

介绍ARIMA模型和神经网络的基本原理和优缺点阐述基于ARIMA与神经网络集成的预测方法的构建过程通过实验验证该方法的预测性能，并与其他常见的预测方法进行比较分析。

本文的研究旨在为GDP时间序列预测提供一种新的思路和方法，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

_______时间序列预测的重要性时间序列预测，特别是GDP时间序列预测，在现代经济分析和政策制定中占据着至关重要的地位。

中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析

提要本文建立了 1952～2007 年中国 GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。

对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳，先通过最小 BI C值建立计量经济模型中的时间序列模型，然后利用AI C和SBC准则判别所建立的模型是否为最优，然后用条件最小二乘法对模型的参数进行估计，并进行白噪声检验和参数显著性检验，预测2008～2015 年 GDP的发展水平。

A时间序列是指按照时间顺序得到的变量的观测值，而按时间顺序得到的经济变量的观测值即为经济时间序列。

文中讨论的 ARIMA 模型是一类常用的随机时序模型，它是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间 t 的一族随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。

通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。

我国 GDP 总量的形成是一个复杂的过程，受经济、政策、科技水平、自然等多因素的影响。

GDP 总量或人均 GDP 预测的理论及应用研究非常多。

国内外学者对我国GDP 的研究方法主要有三种：(1)时间序列方法：研究 GDP 随时间发展的规律。

通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，建立 ARMA、 ARCH 等模型，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测;(2)协整检验的计量经济学模型：通过分析影响 GDP 发展的本质因素，研究 GDP 与这些因素的协整关系，建立计量经济学模型;(3)生产函势，并具有很强的非平稳性。

2、数据平稳化。

对于含有指数趋势的时间序列，可以通过取对数将指数趋势转化为线性趋势，然后再进行差分以消除线性趋势。

取对数过后的 GDP 依旧存在非平稳性，需要对其进行差分，先进行一阶差分，绘制一阶差分后的时间序列图。

从图中很难看出一阶差分后的序列是否平稳。

国内生产总值预测——基于ARIMA模型的实证分析

国内生产总值预测——基于ARIMA模型的实证分析国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是衡量一个国家经济总量的重要指标，对于政府决策和市场预测都有重要的参考价值。

本文将基于ARIMA模型对国内生产总值进行实证分析，并预测未来的经济发展趋势。

ARIMA模型是一种经典的时间序列分析模型，它能够根据历史数据的趋势和季节性变化来预测未来的数值。

首先，我们需要收集一定时间范围内的GDP数据，包括历史的季度或年度数据。

这些数据可以由国家统计局或经济学研究机构提供。

接下来，我们对数据进行预处理，包括平稳性检验、差分处理和趋势分解。

平稳性检验是ARIMA模型的前提条件之一，我们可以使用单位根检验（如ADF检验）来判断数据是否平稳。

如果数据不平稳，我们需要进行差分处理，使其变得平稳。

接着，我们对差分后的数据进行趋势分解。

趋势分解可以将数据分解为长期趋势、季节性变化和残差成分。

这样可以帮助我们更好地理解数据的特征和变化模式。

在进行ARIMA模型的参数估计之前，我们需要确定模型的阶数。

为了确定ARIMA模型的阶数，可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行模型识别。

自相关函数用于确定MA阶数，偏自相关函数用于确定AR阶数。

可以通过观察ACF和PACF图来判断模型的阶数。

然后，我们可以通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）或最小二乘法估计ARIMA模型的参数。

最大似然估计是一种常用的参数估计方法，可以使模型的拟合效果最佳。

在得到ARIMA模型的最佳参数之后，可以使用该模型对未来的GDP进行预测。

预测结果可以帮助政府决策者和市场参与者做出相应的决策。

除了ARIMA模型，还可以使用其他时间序列分析方法进行国内生产总值的预测，如VAR模型、GARCH模型等。

不同的模型可以有不同的优势和适用范围，选择适合的分析方法可以提高预测的准确性。

综上所述，基于ARIMA模型的实证分析可以对国内生产总值进行预测，并为政府和市场参与者提供参考。

基于ARIMA模型的山东省GDP预测

一一
一
山东省经济发展水平一直处于全国省份前列，山东半岛蓝色经济区建设使山东成为首屈一
指的经济大省。山东以其重要的地理位置和经济实力在全国经济占据着一席之地，２０１２年山东省
实现生产总值５００１３．２亿元，同比增长９．８％，增
速较全国（７．８％）高两个百分点，２０１３年实现地
区生产总值５４６８４．３３亿元，人均ＧＤＰ达５６３２３元人民币，经济总量排名全国第三，和江苏省同属 “ ５万亿元俱乐部 ” ，也是２０１３年ＧＤＰ总量仅有
值，是指经济社会（即一国或一地区）在一定时期
内运用生产要素所生产的全部最终产品（物品和劳务）的市场价值，常被公认为是衡量国家经济
状况的最佳指标，它不但可以反映一个国家或地区的经济表现，还可以反映该区域的实力与财富 … 。在一个国家的经济总量中，省区经济是一个重要的组成部分，随着研究的不断深入，选取省
＋８０ｔｔ＋
ｐ１Ｓｔ－１＋ｐ２￡ｔ一２＋… ＋ｐｑ￡ｔ — ｑＧＵＡ来自ＬＩＧｏＮＧＣＨＥＮＧＳ
其中：ｃ为常数，￡。为白噪声过程，仅；和Ｂｉ为
利用ｅｖｉｅｗｓ软件做散点图可以看出ＧＤＰ数

基于ARIMA模型的国内生产总值预测

2020·5（下）《科技传播》40作者简介：蔡淅韵，本科在读，华南师范大学数学科学学院，研究方向为统计预测与决策。

基于ARIMA模型的国内生产总值预测蔡淅韵摘要文章对1992—2018年的GDP 季度数据进行建模预测。

用确定性分析消除季节效应后通过ARIMA 模型进行拟合，通过对数据误差分析、模型参数估计、模型检验等综合分析，确立了符合趋势性和周期性特点的ARIMA 模型。

该模型具有精确度高的特点，能够恰当对短期GDP 数据进行预测。

再用软件预测未来3年国内GDP 总值，最终得出未来3年国内GDP 将逐年稳定上升的特点。

关键词 GDP ；ARIMA 模型；短期预测中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2020）259-0040-02近年来，中国国内生产总值保持较快增长，经济总量不断扩大，发展取得显著成就。

国内生产总值（GDP），是指按照市场价格计算的一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，能够反映经济实力和市场规模。

如何利用适当的模型对其进行时间序列分析和预测，对更好地研究国家经济表现具有重要的经济意义。

为了更好地研究国家的经济表现，本文选取季度GDP 作为经济指标，对该指标进行分析，建立了包含趋势和季节成分的ARIMA 模型并进行短期的季度预测。

1 基于ARIMA 模型的GDP 预测理论模型对GDP 进行短期预测时，季节性ARIMA 模型能够刻画出数据变化特征和周期性特征。

利用ARIMA 模型建模首先需要对序列平稳性进行识别。

一般来说，经济运行的时间序列都不是平稳序列，则需要对数据进行差分处理。

如果数据存在异方差需进行对数运算，直到处理后数据的自相关函数值、偏自相关函数值无显著地异于0。

在生活中，部分时间序列具有明显周期性季节效应、趋势效应和随机波动。

首先求出季节效应拟合t S ，并采用中心化的方法将该估计加以修正得到新的估计*iˆS ，最终通过差分处理消除趋势效应的影响。

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测

基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测海南省国内生产总值（GDP）是衡量该省经济发展水平的重要指标之一。

通过对海南省GDP进行预测，可以帮助政府制定经济政策、引导产业结构调整和推动经济发展。

本文将使用ARIMA模型对海南省GDP进行预测，并分析预测结果。

ARIMA模型是一种经典的时间序列分析方法，可以对时间序列数据进行预测。

该模型的核心思想是对数据进行平稳化处理，然后建立自回归、差分和移动平均模型的组合。

在预测过程中，ARIMA模型考虑了时间序列的趋势、季节性和随机性，具有较好的预测效果。

我们需要收集海南省过去几年的GDP数据作为样本。

然后，对这些数据进行检验，以确定是否符合ARIMA模型的假设。

接下来，我们对数据进行平稳化处理，通常采用差分操作，即将每个观测值减去前一个观测值。

在确定ARIMA模型的最佳参数时，可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形展示。

ACF表示时间序列与其滞后版本之间的相关性，而PACF具体描述了两个滞后版本之间的关系，可以帮助确定自回归部分和移动平均部分的阶数。

选择了最佳的ARIMA模型后，我们可以进行模型的参数估计和预测。

通过计算残差的标准误差来评估模型的拟合效果。

如果误差接近于0，说明ARIMA模型可以较好地解释数据的波动。

我们使用ARIMA模型对未来一段时间的GDP进行预测，并对预测结果进行分析和应用。

需要注意的是，ARIMA模型的预测结果只是一种可能性，受到多种因素的影响，如政策变化、经济形势等。

预测结果仅供参考，决策者在实际应用中需结合其他信息进行综合分析和判断。

本文介绍了基于ARIMA模型的海南省GDP预测方法，并分析了预测结果。

ARIMA模型是一种经典的时间序列预测方法，可以较好地解释时间序列的趋势和季节性。

在实际应用中，需要结合其他因素进行综合分析，使预测结果更加准确可靠。

基于ARIMA 模型的北京市GDP分析与预测

1引言国内生产总值（Gross Domestic Product ，GDP ）是反映国家或地区经济发展水平和人民生活状况的重要指标。

因此，预测GDP 未来趋势可把握经济发展情况，具有重要意义。

国内已有诸多研究使用ARIMA 模型对贵州、重庆、江苏、广东、湖北、吉林、陕西、安徽、浙江等地区的GDP 进行分析与预测，表明ARIMA 模型对GDP 预测具有很好的效果。

其中，张梓[1]选取贵州省1978-2020年GDP 数据，通过构建ARIMA （0，1，1）模型来对贵州省2021-2025年GDP 进行预测，且2016-2019年相对误差均控制在7%以下。

夏如玉等[2]选取重庆市2009-2020年GDP 数据，建立ARIMA （0，1，0）模型对重庆市2021-2032年GDP 进行预测。

查华等[3]选取江苏省1975-2020年GDP 数据，建立ARIMA （0，1，1）模型对江苏省2021-2022年GDP 进行预测，且2018-2020年平均相对误差在5%以下。

王铮[4]选取广东省1995-2020年GDP 数据，通过构建ARIMA （0，1，4）模型对广东省2021-2022年GDP 进行预测，且2018-2020年相对误差均在5%以下。

瞿海情等[5]选取湖北省1978-2019年GDP 数据，建立ARIMA （0，2，3）模型对湖北省2020-2021年GDP 进行预测，且2018-2019年平均相对误差为10.585%。

潘典雅[6]选取吉林省1993-2019年GDP 数据，建立ARIMA （2，1，1）模型对吉林省2020-2021年GDP 进行预测，且2018-2019年相对误差均在1%以下。

胡咏琪[7]选取陕西省1986-2020年GDP 数据，建立ARIMA （1，1，0）模型对陕西省2021-2022年GDP 进行预测，且2017-2020年相对误差均在6%以下。

王佳佳[8]选取安徽省1978-2019年GDP 数据，建立ARIMA （2，1，3）模型对2020-2022年GDP进行预测，且1978-2019年相对误差均在8%以下。

基于ARIMA 模型对中国M2GDP 的预测

摘要：M2/GDP是广义货币供应量(M2)与国内生产总值(GDP)的比值，它是一个常用的金融指示或经济指标，能够衡量一个国家一定时期内货币超发的程度。

改革开放以来，我国广义货币供给M2呈现明显上升趋势，1978年M2为1 159.1亿元，到2017年增长为1 676 800亿元，而且通过计算相关数据可知，基本上每年GDP的增速都小于M2的增速，导致我国M2/GDP比值持续上升。

M2/GDP的值不宜过高，已经成为学术界和货币管理部门的共识。

本文从货币超发这一角度出发，对M2/GDP构建ARIMA模型进行预测，得到了在未来中国的货币超发水平仍将持续扩大，需警惕货币超发造成的物价上涨、资产泡沫等不良后果的结论。

关键词：货币超发；M2/GDP；ARIMA模型M2/GDP是国际上衡量货币超发比较主流指标，如果该值较高，则说明货币发行量超出了经济发展实际需要的货币数量，货币利用效率低下[1]。

中国的M2/GDP从1978年的0.35上升至2018年的2.03，增长的幅度惊人。

横向比较其他国家，中国的M2/GDP的值也是居于世界前列[2]。

根据国际和历史经验，货币超发往往会造成资产泡沫、通货膨胀等经济问题，对M2/GDP未来的发展趋势的研究能够为政府政策制定提供一定的参考。

本文选择从1952年至2018年的M2/GDP数据，应用时间序列分析对M2/GDP构建ARIMA模型并对其进行经济预测，观察我国的货币超发情况未来发展趋势，为政府相关人员研究与制定货币政策提供参考。

一、文献综述美国经济学家Ronald I.Mckinnon(1973)最早提出M2/ GDP这一指标，他将M2/GDP同一个国家的金融深化程度联系起来，认为M2/GDP可以代表一个国家金融深化的程度[3]。

Gibson Chigumira和 Nicolas Masiyandima(2003)[4]的相关研究证实了，金融机构和资产的变化可以使得M2/ GDP的值发生显著改变。

ARIMA模型在中国GDP预测中的应用

摘要：在经济快速发展的今天，对gdp的分析预测显得尤为重要。

本文就1978-2014年的国内生产总值进行了分析，建立了arima模型。

通过数据平稳性检验、模型的参数识别、模型诊断等综合分析，确立了arima（3，1，3）为最优模型。

该模型具有简单实用、预测精度高的特点，能恰当描述中国gdp的状况，可以用来进行短期预测，为政府部门制定经济计划提供依据和参考。

关键词：gdp；arima模型；预测一、引言gdp是指一定时期内，一个国家或地区在经济中所生产的全部最终产品和劳务的市场价值总和。

我们常常用它来反映经济的发展状况以及价格的变化情况，并且以此为政府制定相应的政策提供参考。

在经济快速发展，竞争日益激烈的当今社会，谁能准确把握经济的未来走势，合理的判断经济的景气情况，谁就能立于不败之地，因此需要对国家gdp的预测进行分析，这也是本文研究的意义所在。

二、文献综述对经济发展的研究，一直以来受到广大学术界和政府部门的青睐，被学者研究至今，而gdp作为衡量经济发展的重要方向。

从理论到实证都有很多，由于越来越多的因素的影响，绝大部分的经济时间序列数据呈现出非平稳性[1]。

一般的模型都只能对平稳时间序列进行分析，或者将非平稳的转化为平稳的，而arima模型在处理非平稳序列方面有其独特的优势，因此很多学者都用它来建模。

如胡永红等的将arima应用于区域水生态足迹研究[2]；池启水等的arima应用于预测煤炭消费量[3]。

随着科学的发展，技术的进步，在arima建模过程中，对于如何判定滞后阶数，不同的学者给出了不同的建议和决策，例如龚国勇和刘明鼎在做文章时，通过直接观察相关图来判断，并未考虑aic准则或sc准则，如此得出的滞后阶数并不一定为最优的[3-4]。

综合以上参考文献的阅读研究，本文在用arima模型进行gdp预测时，对于最优参数的选取，通过多次检验和尝试来确定，以保证该模型为最理想的模型。

三、模型简介（一）arima模型概述又称为自回归移动平均模型，由ar（p）、ma（q）、arma（p，q）逐渐拓展而来，因为后三种模型只能针对平稳时间序列建模，arima模型打破了这个限制，可以直接对非平稳学建模，它由自回归项、移动平均项和转化为平稳序列所需要的差分次数所构成。

基于ARIMA-GM组合模型的中国GDP预测

基于ARIMA-GM组合模型的中国GDP预测作者：徐宇翔蒋雯李靠队来源：《科学导报·学术》2020年第20期摘要：本文基于求和自回归移动平均模型（ARIMA）与灰色模型GM（1，1）先对中国GDP单独拟合，再构建ARIMA-GM组合模型来优化GDP预测效果。

利用1980年—2014年中国历年GDP数据构建ARIMA模型，以2015年-2017年数据作为模型测试值，将上述ARIMA 模型拟合时产生的残差值进行处理，用GM（1，1）模型拟合，构建ARIMA-GM组合模型拟合并预测。

在三种模型拟合与预测GDP中，ARIMA-GM模型的均方根误差RMSE值均为最小，其他指标都表明ARIMA-GM的拟合及预测误差最小。

关键词：ARIMA 模型;GM（1，1）模型;ARIMA-GM组合模型;GDP预测中图分类号：F234 文献标识码：A引言国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）：是指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产的全部最终产品和服务价值的总和，常用来衡量国家（或地区）经济状况的指标。

它能够反映其国家或地区的经济增长、经济规模、人均经济发展水平、经济结构和价格总水平变化。

在中国改革开放之后，我国经济持续发展，GDP不断上升，实现了“高增长—低通胀”的宏观格局[1]。

GDP作为衡量国家经济的一个重要指标，对GDP的精确分析与掌控就尤为重要，因此建立一种GDP拟合和预测精度较高的模型十分必要，同时也能为我国经济发展供相当重要的参考。

以往有不少学者针对GDP预测应用时间序列分析[2-4]，本文尝试时间序列的组合模型来提升拟合和预测效果。

本文基于求和自回归移动平均模型（ARIMA）与灰色模型GM（1，1）单独分析与ARIMA-GM组合分析，以我国1980年-2017年国内生产总值为依据，对数据进行拟合和预测分析。

最后选取最优模型对我国未来三年的GDP作出合理的预测。